Kann die Verwendung von Deep Learning zum Schreiben von Code Softwareentwicklern dabei helfen, sich von anderen abzuheben?

Neuauflage von Plato

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Obwohl es im Moment dank der Tech-Talentlücke und der Great Resignation viele Tech-Jobs gibt, sind Menschen, die sich wettbewerbsfähige Pakete sichern und ihre Softwareentwicklungskarriere beschleunigen möchten, gefragt Java-Jobs, ein Wissen über Deep Learning oder KI könnte Ihnen helfen, sich von den anderen abzuheben.

Die Welt der Technologie verändert sich mit alarmierender Geschwindigkeit, und KI ist etwas, das diejenigen in der Technologiewelt annehmen und mit dem sie sich bewegen müssen, um im Spiel zu bleiben. Kann also verwendet werden tiefe Lernen Code zu schreiben hilft Ihnen, sich als Softwareentwickler abzuheben?

Was ist Deep Learning?

Deep Learning ist ein Konzept, das erstmals im Jahr 2006 entstand, mit Geoffrey Hintons DNNs (Deep Neural Networks) Trainingskonzept. Das Lernpotenzial von Deep Learning wurde 2016 von AlphaGo weiter demonstriert und wird heute zunehmend zur Erstellung von Software-Engineering-Tools (SE) auf hohem Niveau eingesetzt. Kurz gesagt, Deep Learning bringt Maschinen und Robotern bei, wie Menschen zu „denken“ und anhand von Beispielen zu lernen.

Deep Learning wird erreicht, wenn Daten Schichten von neuronalen Netzwerkalgorithmen durchlaufen. Auf jeder Ebene werden Informationen verarbeitet und vereinfacht, bevor sie an die nächste weitergegeben werden. Daher gibt es Raum für Deep Learning, damit eine Maschine oder ein Roboter Informationen über Daten „lernen“ kann, die einige hundert Merkmale aufweisen. Wenn Informationen jedoch eine große Menge an Merkmalen oder Spalten aufweisen oder wenn Daten unstrukturiert sind, wird der Prozess unerschwinglich umständlich.

Verwenden von Deep Learning zum Schreiben von Code

Jeder Softwareentwickler wird Ihnen sagen können, dass es Jahre dauern kann, zu lernen, Computercode effektiv zu schreiben. Ähnlich wie beim Erlernen einer anderen Sprache erfordert das Codieren absolute Präzision und ein tiefes Verständnis der anstehenden Aufgabe und der Erzielung der gewünschten Antwort.

Wenn Deep Learning es einem Roboter oder einer Maschine ermöglicht, über einen bestimmten Datensatz auf die gleiche Weise zu denken und zu lernen wie Menschen, besteht das Potenzial, dass der Prozess der Codeerstellung durch KI oder Deep Learning erheblich vereinfacht wird.

In allen Branchen herrscht die Angst, dass KI unsere Jobs übernehmen wird. Von Inhaltsschreibern bis hin zu Programmierern ist das Gemurmel, dass KI eines Tages in einem Bruchteil der Zeit in der Lage sein könnte, das zu tun, was wir tun, entweder besorgniserregend oder eine unrealistische Möglichkeit, je nachdem, welche Art von Person Sie sind.

Vorsicht walten lassen

Während Deep Learning sicherlich seinen Platz in der fortschreitenden Welt der Softwareentwicklung hat, ist es zum gegenwärtigen Zeitpunkt immer noch wichtig, dass der Prozess von einem Softwareentwickler durchgeführt wird, der Deep Learning oder KI zur Unterstützung des Prozesses einsetzt. Wie bei vielen bahnbrechenden technologischen Fortschritten kann blindes Vertrauen, obwohl das Potenzial klar ist, zu erheblichen Problemen führen, einschließlich Sicherheitsverletzungen. Genauso wie ein Mensch Urteilsfehler machen kann, kann dies auch eine KI. Und im Fall von Deep Learning sind die durch den Prozess gelernten Informationen nur so gut wie ihre ursprüngliche Datenquelle; Eine kleine Anomalie oder ein Qualitätsmangel kann zu erheblichen Codierungsfehlern führen.

Ein weiterer Nachteil von Deep Learning zum Schreiben von Code besteht darin, dass, wenn der Code nicht von einem Softwareentwickler stammt, dieser Gefahr läuft, ein Plagiat zu begehen. Denn wenn Ihre Deep-Learning-Algorithmen eine Reihe von Prozessen lernen, liegt es auf der Hand, dass bei denselben Daten auch jemand anderes will.

Das Erreichen des Gleichgewichts

In einer schnelllebigen Welt zahlt es sich immer aus, über die neuesten Fortschritte Bescheid zu wissen, damit diese bei zukunftssichernden Prozessen bis an ihre Grenzen ausgelotet werden können. Es ist möglich, die Risiken der Codeerstellung durch Deep Learning auszugleichen, indem ein effektiver Review-Prozess implementiert wird, der Code-Qualitätstests in allen Phasen der Entwicklung beinhalten oder ein größeres Team mit der Durchführung von Review-Prozessen beauftragen könnte. Klar ist, dass Wachsamkeit wichtig ist; während Deep Learning zweifellos hat ein enormes Potenzial, Codierung und Softwareentwicklung effektiver zu machen, im Gegensatz zu Menschen ist KI nicht einem Team gegenüber rechenschaftspflichtig und könnte potenziell katastrophale Fehler machen, wenn sie völlig unbeaufsichtigt ist.

Zusammenfassung

Wenn es um das Schreiben von Code geht, kann Deep Learning Ihnen helfen, schneller genaueren Code zu erstellen. Daher ist es für einen Softwareentwickler von klarem Vorteil, Deep Learning zum Schreiben von Code verwenden zu können oder zumindest offen dafür zu sein. Wenn Sie dies nicht tun, könnte dies dazu führen, dass Sie zurückbleiben, da sich die Branche weiterhin mit bemerkenswerter Geschwindigkeit weiterentwickelt. Deep Learning ist jedoch nicht das A und O für diejenigen, die ihre Softwarekarriere weiterentwickeln möchten.

Um wettbewerbsfähige Python- oder Java-Jobs zu sichern, ist es notwendig, über starke Fähigkeiten sowie ein breiteres Verständnis der Zukunft des Programmierens zu verfügen. Eine Möglichkeit, um festzustellen, in welche Fähigkeiten es sich lohnt, zu investieren, besteht darin, mit einem Tech-Recruiter zusammenzuarbeiten, der ein gutes Gefühl dafür hat, was Unternehmen in der Branche heute erwarten und was sie wahrscheinlich in Zukunft von ihren Mitarbeitern verlangen werden.